这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 10 天
庞大的请求量发起订单，处理订单只能同时处理10单请求，那么就可以考虑用消息队列。
常见消息队列
kafka,rocketMQ,Pulsar,BMQ
kafka
用于离线消息处理，比如日志信息，程序运行中程序状态采集的数据，用户行为，搜索点赞评论等。
首先，创建kafka集群，然后新增topic，编写生产者，消费者组从某个时间点消费，多个partition有容灾的作用。
消息可以做批量处理batch，减少io。通过压缩，减少消息大小。
kafka提高吞吐或者稳定性的功能：
- producer 批量发送，数据压缩
- broker 顺序写，消息索引，零拷贝
- consumer rebalance
kafka缺点：
数据复制问题，集群升级，重启，重新选leader，broker1重启时候broker2还在有新数据，就会数据不一致，出现负载均衡问题。
kafka替换，扩容，缩容
kafka会负载不均衡，迁走数据的时候又有了另一个io问题
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运维成本高
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负载不均衡场景，解决方案极其复杂
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没有自己的缓存，完全依赖page cache
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controller和coordinator和broker在同一进程中，大量IO会造成性能下降
BMQ
为了解决kafka的问题产生的。兼容kafka，存算分离。
rocketMQ（低延时，峰值秒杀场景）
针对电商业务线，业务涉及广泛，如注册，订单，库存，物流等；同时，也会涉及许多业务的峰值时刻，如秒杀活动，周年庆，定时特惠等。
高级特性
1.库存记录和消息队列的事务保证，事务在rocketMQ中的具体实现是
rocketMQ有回查机制，来确定是提交还是回滚，就是一个两阶段提交。
2.延迟发送
通过定时任务，线程不断调度，
3.处理失败
重试方案和定时方案有些类似，没到最大重试次数，重新投递，超过最大重试次数，发送到死信队列，可以看到消息。
